Дослідження ефективності роботи алгоритмів стиснення на різних типах даних

dc.contributor.authorЛук’яненко, Давид Ігоровичuk_UA
dc.date.accessioned2026-03-04T12:47:20Z
dc.date.issued2026
dc.descriptionНАУКОВИЙ КЕРІВНИК: Куроп’ятник Олена Сергіївнаuk_UA
dc.description.abstractUKR: Магістерська робота виконана на 120 сторінках, містить 46 рисунків, 10 таблиць, 5 додатків та 35 використаних джерел. У магістерській роботі було розглянуто та реалізовано набір сучасних алгоритмів безвтратного стиснення даних, зокрема DEFLATE, Brotli, LZ4, Zstandard, LZMA та Snappy, а також техніки попередньої обробки даних (delta-кодування, бітове пакування, транспонування). Дослідження проводилось на різних типах даних: цілих і дійсних числах, булевих масивах, рядках, часових рядах та розріджених послідовностях. У межах роботи було розроблено програмну дослідницьку платформу мовою C#, яка забезпечує генерацію синтетичних наборів даних, бенчмаркінг алгоритмів та візуалізацію результатів у вигляді графіків і теплових карт. Проведено порівняльний аналіз ефективності алгоритмів за показниками коефіцієнта стиснення, швидкості роботи та економії обчислювальних ресурсів. На основі статистичних характеристик даних (ентропія, автокореляція, розрідженість) побудовано адаптивну систему передбачення, використання та ефективність такого підходу також досліджувались у ході роботи. У результаті дослідження визначено найбільш ефективні стратегії стиснення для різних типів даних та встановлено, що комбінований адаптивний підхід дозволяє суттєво підвищити коефіцієнт стиснення та зменшити витрати ресурсів без втрат інформації.uk_UA
dc.description.abstractENG: The master’s thesis comprises 120 pages and includes 46 figures, 10 tables, 5 appendices, and 35 references. In the master’s thesis, a set of modern lossless data compression algorithms was studied and implemented, including DEFLATE, Brotli, LZ4, Zstandard, LZMA, and Snappy, as well as data preprocessing techniques such as delta encoding, bit packing, and transposition. The research was conducted on various data types: integers and real numbers, boolean arrays, strings, time series, and sparse sequences. Within the scope of the work, a research software platform was developed in C#, which provides synthetic data generation, algorithm benchmarking, and visualization of results in the form of graphs and heat maps. A comparative analysis of algorithm efficiency was carried out using compression ratio, processing speed, and computational resource savings as evaluation metrics. Based on statistical characteristics of the data (entropy, autocorrelation, sparsity), an adaptive prediction system was developed, and the use and effectiveness of this approach were also investigated during the study. As a result of the research, the most effective compression strategies for different data types were identified, and it was established that a combined adaptive approach makes it possible to significantly increase the compression ratio and reduce resource consumption without information loss.en
dc.identifier.citationЛук’яненко Д. І. Дослідження ефективності роботи алгоритмів стиснення на різних типах даних: дипломна робота на здобуття кваліфікаційного ступеня магістер: спец. 121 – Інженерія програмного забезпечення / наук. Керівник О. С. Куроп’ятник ; Український державний університет науки та технологій. Дніпро, 2026. 205 с.uk_UA
dc.identifier.urihttps://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/21810
dc.language.isouk
dc.publisherУкраїнський державний університет науки і технологій, Дніпроuk_UA
dc.subjectмагістерська роботаuk_UA
dc.subjectалгоритми стисненняuk_UA
dc.subjectбезвтратне стисненняuk_UA
dc.subjectпрепроцесинг данихuk_UA
dc.subjectадаптивна компресіяuk_UA
dc.subjectбенчмаркінгuk_UA
dc.subjectматематична модель передбаченняuk_UA
dc.subjectефективність алгоритмівuk_UA
dc.subjectmaster's thesisen
dc.subjectcompression algorithmsen
dc.subjectlossless compressionen
dc.subjectdata preprocessingen
dc.subjectadaptive compressionen
dc.subjectbenchmarkingen
dc.subjectpredictive mathematical modelen
dc.subjectalgorithm efficiencyen
dc.subjectВКРuk_UA
dc.subjectКІТuk_UA
dc.subject.classificationTECHNOLOGYen
dc.subject.classificationTECHNOLOGY::Information technologyen
dc.titleДослідження ефективності роботи алгоритмів стиснення на різних типах данихuk_UA
dc.title.alternativeResearch on the Efficiency of Compression Algorithms on Different Types of Dataen
dc.typeMaster's Thesisen

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Lukianenko_Davyd_2026.pdf
Size:
10.65 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: